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Apprentissage en ligne pour les agents(OLA)
Mise à jour incrémentale d'un modèle à partir d'un flux de données tout en maîtrisant la dérive, les boucles de rétroaction et le risque de retour arrière
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Réentraîne un modèle de façon incrémentale sur un flux de données étiquetées, en détectant la dérive de concept, en versionnant les mises à jour et en revenant en arrière si les performances se dégradent.
- Quand l'utiliser
- Classifieurs ou systèmes de classement en production recevant un retour continu, lorsque réentraîner sur tout l'historique est impraticable ou risqué.
- Vigilance
- Des étiquettes tardives ou arrivant dans le désordre corrompent le signal d'entraînement ; validez l'ordre des événements et traitez explicitement les corrections d'étiquettes avant toute mise à jour.
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Apprentissage en ligne pour les agents: Vue d’ensemble
Mise à jour incrémentale d'un modèle à partir d'un flux de données tout en maîtrisant la dérive, les boucles de rétroaction et le risque de retour arrière
- Prequential evaluation
- Incremental model updates
- Concept-drift detection
- Bounded replay or rolling windows
- Shadow and canary deployment
- Versioning and rollback
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Learning under Concept Drift: A Review (2020)arXiv:2004.05785
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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